Entenda como a Inteligência Artificial vem sendo aplicada na engenharia.
A inteligência artificial (IA) é uma área da tecnologia que visa criar sistemas que imitam ou superam a inteligência humana. A IA tem a capacidade de aprender a partir de dados, tomar decisões, realizar tarefas e se adaptar a novas situações, sem ser diretamente programada para fazê-lo.
A IA é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, que são sistemas de computador que aprendem a partir de dados e melhoram suas decisões ao longo do tempo. Há duas categorias principais de aprendizado de máquina: o aprendizado supervisionado, onde o sistema aprende a partir de dados rotulados, e o aprendizado não supervisionado, onde o sistema aprende a partir de dados não rotulados.
Esta tecnologia está transformando muitos setores, desde o atendimento ao cliente ao diagnóstico médico. Por exemplo, os sistemas de assistentes virtuais estão sendo utilizados para responder a perguntas e fornecer informações, enquanto os algoritmos de diagnóstico médico estão ajudando a identificar doenças com maior precisão. Além disso, essa tecnologia também está sendo utilizada em aplicações como análise de dados, automação de processos, controle de qualidade e muito mais.
A Inteligência Artificial na Engenharia
Esta tecnologia tem um impacto significativo na engenharia, permitindo uma automação mais eficiente e avanços tecnológicos inovadores. Veja algumas das aplicações da IA na engenharia baixo:
Análise de dados: ela é usada para analisar grandes quantidades de dados e fornecer insights valiosos para a tomada de decisões.
Projeto de produtos: neste caso, é usada para otimizar o projeto de produtos, desde a seleção de materiais até a simulação de testes
Manutenção preditiva: é fundamental para monitorar equipamentos e prever falhas, o que ajuda a reduzir o tempo de inatividade e aumentar a eficiência.
Fabricação avançada: aqui é IA tem função de automatizar a fabricação e aprimorar a eficiência da linha de produção.
Machine Learning: utiliza algoritmos para fazer com que a Inteligência Artificial desenvolva modelos analíticos. A partir desses modelos a máquina cria, de forma interativa, um aprendizado independente de sua programação inicial, ajudando a encontrar insights e apoiando todo o processo de tomada de decisões.
Deep learning: são redes neurais que permitem a realização de mineração de dados e reconhecimento de padrões em grandes conjuntos de dados que, de outra forma, não seriam quantificados ou classificados prontamente. Permitindo que algoritmos preditivos trabalhem diretamente com informações que anteriormente exigiam a atuação de seres humanos para separar e classificar.
